IS NULL vs. = NULL in SQL: Wie testet man richtig auf Nullwerte?

Untersuchen Sie den Unterschied zwischen IS NULL und = NULL in SQL eingehend

Das Filtern von Zeilen basierend auf dem Vorhandensein oder Fehlen von NULL-Werten ist eine häufige Aufgabe in SQL. Um genaue Abfragen zu schreiben, ist es wichtig, die Nuancen des Testens auf NULL-Werte mit IS NULL und = NULL zu verstehen.

IS NULL: Expliziter NULL-Werttest

IS NULL ist ein SQL-Operator, der speziell dafür entwickelt wurde, zu testen, ob ein Feld einen NULL-Wert enthält. Im Gegensatz zu Wertoperatoren wie = ist das Ergebnis von IS NULL TRUE, wenn das Feld NULL ist, andernfalls FALSE.

= NULL: kein echter Äquivalenztest

Im Gegensatz zu IS NULL handelt es sich bei field = NULL um einen Gleichheitsvergleich, der versucht, den Wert des Felds mit einem NULL-Literal zu vergleichen. In SQL ist ein NULL-Wert im Vergleich zu jedem anderen Wert (sogar einem anderen NULL) gleich NULL selbst. Gemäß der SQL-Logik sind NULL-Werte von Natur aus unbekannt, sodass direkte Gleichheitsvergleiche unzuverlässig sind.

Die Auswirkung der Filterung

In einer WHERE-Klausel wird eine Bedingung, die field = NULL enthält, immer als NULL ausgewertet, was in SQL als FALSE gilt. Daher kann field = NULL Zeilen mit NULL-Werten nicht ordnungsgemäß filtern. Zu diesem Zweck sollte field IS NULL verwendet werden.

Beispiel

Betrachten Sie die folgende SQL-Anweisung:

SELECT * FROM table WHERE column = NULL;

Diese Anweisung gibt keine Zeilen zurück, selbst wenn das Feld column einen NULL-Wert enthält. Um NULL-Werte korrekt zu filtern, wäre die richtige Anweisung:

SELECT * FROM table WHERE column IS NULL;

Gebrauchsanweisung

Obwohl IS NULL und = NULL ähnlich aussehen, ist es wichtig zu bedenken, dass IS NULL die bevorzugte und korrekte Methode zum Testen von NULL-Werten in SQL-Abfragen ist. Aufgrund der einzigartigen Behandlung von NULL-Werten durch SQL kann die Verwendung von = NULL zu irreführenden Ergebnissen führen. Durch die Befolgung der richtigen Abfragemethodik können Entwickler die Genauigkeit und Effizienz ihres SQL-Codes sicherstellen.

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